1. 使用 Batch 进行 Embedding：由于在使用嵌入模型时，前向传播可以一次性处理多个样本，因此可以尝试使用 Batch 在一次请求中处理多个文本样本。Batch 大小可以根据具体的情况进行调整，并根据服务器的性能和配置进行优化。通常来说，适当增大 Batch 大小可以提高模型的处理效率和吞吐量，但需要注意不要超出服务器硬件限制。
2. 控制输入文本的长度：在使用嵌入模型时，输入文本的长度会显著影响模型的处理效率和精度。因此，需要控制输入文本的长度，避免输入过长的文本。如果文本过长，可以尝试进行切割或分段，每次仅传入一定长度的文本进行 Embedding。需要注意的是，输入文本的最大长度通常由模型的设计和训练数据集决定。在使用模型时，应该按照模型文档提供的最大长度来进行限制。
3. 合理使用缓存：在使用嵌入模型时，由于模型预测需要消耗较多的计算资源和时间，因此可以使用缓存来记录和复用前面 Embedding 的结果。通常情况下，重复的文本样本会带来许多不必要的计算开销，使用缓存可以有效提高处理效率。可以使用内存缓存或分布式缓存来存储 Embedding 结果，并根据具体的数据量和访问频率进行优化。
4. 选择合适的调用方式：OpenAI 提供了不同的调用方式以供选择，可以根据具体的需求和环境来选择最合适的方式。例如，可以通过 HTTP 调用 API 接口，使用 Python SDK，或使用门户网站进行调用。
5. 控制并发请求数量：在进行嵌入处理时，同时发送大量的请求会极大地占用服务器资源，导致请求延迟和处理速度下降。因此，需要合理地控制并发请求数量。可以使用队列来缓冲请求，或者使用线程池和协程等技术来提高并发效率。
关于每次传入多少个文字是最佳的这一问题，需要视情况而定，通常由具体的模型和任务所决定。一般来说，如果输入的文本长度过长，可以对其进行分段处理，每次传入一小段文本进行 Embedding，以充分利用模型的处理能力和效率。同时，每个模型的超参数设置也会影响到最佳的文本长度。因此，在使用模型时，应该根据具体的需求和任务要求，对传入文本的长度进行合理的调整。
需要注意的是，在控制每次输入的文本长度时，需要考虑对模型处理结果的影响：如果每次输入的文本太短，可能会丢失一些上下文和语义信息，导致嵌入向量的质量下降；反之，如果每次输入的文本太长，可能会影响模型的处理效率和精度。因此，在确定输入文本长度时，需要权衡处理效率和精度之间的平衡，选择最适合的长度。
综上所述，高效使用 OpenAI 的 text-embedding-ada-002 接口需要结合多种因素，包括输入文本长度、并发请求数量、缓存管理等。在实际应用时，需要根据具体的需求和模型特点，进行适当的优化和调整，以提高处理效率和嵌入效果。